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数字化时代，企业应如何对数据供应商开展尽职调查？

商业调查网：数字化时代，数据是重要的生产要素，而企业应如何选择数据供应商，以及如何保障业务合作的合法有效、风险可控，成为棘手的现实难题。
特别是反欺诈、大数据风控等领域，供应商的数据污染将导致决策失效。如某放贷公司故意将正常履约用户标记为逾期用户，并将相应数据传输至第三方数据服务公司。当其他放贷公司查询第三方数据服务公司时，发现该用户为逾期用户而因此拒贷。对于借款用户而言，其除了在上述放贷公司能够续借成功外，在其他平台均被拒贷。对于第三方数据服务公司而言，其接受了标记错误的数据且向其客户提供查询服务将导致其客户决策失效并蒙受直接或间接的经济损失。并且，由于大数据自动决策（风控黑箱）日益成熟，目前的金融机构逐渐开始依赖第三方数据服务公司的风控数据服务（金融机构的征信数据并不能完全反映用户的真实信用状况，部分用户在非金融机构的多头借贷情况严重），且数据服务公司的服务输出更多以评分或评级的方式提供给其客户，导致在整个数据流里，数据污染问题难以稽查以及更正成本较高。
因此，对于企业而言，其不仅要对重要合作的数据供应商开展尽职调查，还要追溯数据供应商的数据来源以及其上游数据供应商的相关情况（数据生命周期）。
再以短信营销公司的手机号码数据问题为例。通过公开信息获取手机号码的一般方式为：根据《电信网码号资源管理办法》及其附件《电信网码号资源分类管理目录》，我国电话号码为11位，其中各段有不同的编码方式，前3位为移动通信网号(MAC)，第4-7位为归属位置识别码(H0)，第8-11位为用户号码。我国移动通信网号用于区分三大运营商，归属位置识别码按照地域进行分配，用户号码则随机生成。基于电话号码编制规则，电话号码段获取具体过程如下:(1)MAC为网络公开信息，通过公开检索即可获得，并能区分出运营商;(2)H0也为公开信息，通过公开检索可获得所有号段及归属位置识别码;(3)用户号码可通过序列号段进行补充。如已知MAC为137，四位H04509，即可自动序列生成13745090000、13745090001、13745090002........13745099999，共10,000个手机号码。
业内普遍的手机号码数据获取方式包括算法随机生成、公共网络爬取、脱敏数据批量采购，但也存在例如通讯录越权爬取、黑客攻击、内部员工泄露等以及相关黑灰产等，且由于合规路径获取数据的成本较高，导致业内存在大量违法交易/交换与手机号码相关的公民个人信息。如企业明知数据供应商的数据来源违法依然非法获取/购买的，则将涉嫌构成侵犯公民个人信息罪或掩饰、隐瞒犯罪所得罪。且即使企业不明知上述情形，但经黑灰产多次转手的数据一般污染严重，如为提高卖价，往数据里添加大量假数据以增加数量并使其混淆无法区分。
但不管如何，就目前的法律环境与市场竞争而言，企业无法做到绝对的数据合规，我们只能基于不同的业务场景，在商业利益与合规成本间需求相对优解，并对可预期的法律风险进行动态控制与防范。

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